daily-work-logger

name	daily-work-logger
description	매일 아침 업무 시작 전 어제 작업 내역을 정리하여 Daily Note에 반영. 서브 에이전트 기반 병렬 처리로 메인 컨텍스트 절약. "어제 작업 정리해줘", "daily log", "업무 내역 정리" 등의 요청 시 자동 적용.

Daily Work Logger Skill

개요

매일 아침 업무 시작 전 실행하여 어제 작성/수정된 문서들에서 업무 수행 관련 내용을 추출하고 해당 날짜의 Daily Note에 자동으로 반영하는 skill.

핵심 아키텍처

서브 에이전트 기반 병렬 처리로 메인 에이전트의 컨텍스트를 최소화합니다.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Main Agent (Orchestrator)                 │
│  - 날짜 결정 (Phase 1)                                        │
│  - 서브 에이전트 병렬 실행 (Phase 2)                            │
│  - 결과 수집 및 Daily Note 반영 (Phase 3)                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
   ┌───────────┬──────────────┼──────────────┐
   │           │              │              │
   ▼           ▼              ▼              ▼
┌────────┐ ┌────────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
│ Sub 1  │ │ Sub 2      │ │ Sub 3  │ │ Sub 4  │
│ Vault  │ │ CC+Learn   │ │ Meetng │ │ Things │
│ Files  │ │ (history)  │ │ Notes  │ │ Analzr │
└────────┘ └────────────┘ └────────┘ └────────┘
   │           │              │              │
   └───────────┴──────────────┼──────────────┘
                              ▼
                   ┌─────────────────┐
                   │ Daily Note 반영  │
                   │ (Main Agent)    │
                   └─────────────────┘

인수 (Arguments)

인수	설명	기본값
날짜	분석할 날짜 (YYYY-MM-DD 형식)	어제 날짜

사용 예시:

• /daily-work-logger - 어제 날짜 분석 및 반영
• /daily-work-logger 2026-01-12 - 특정 날짜 분석 및 반영

경로 정보

항목	경로
vault	~/OneDrive/my-obsidian-vault/
dailies	~/OneDrive/my-obsidian-vault/notes/dailies/
미팅 노트	notes/dailies/YYYY-MM-DD-*.md
기술 문서	001-INBOX/, 003-RESOURCES/
Claude 세션	~/.claude/history.jsonl (세션 인덱스)

---

실행 절차

Phase 1: 초기화 (메인 에이전트 - 순차)

1. 날짜 결정 - 인수가 없으면 어제 날짜 사용

TARGET_DATE="${1:-$(date -v-1d +%Y-%m-%d)}"
NEXT_DATE=$(date -j -f "%Y-%m-%d" -v+1d "$TARGET_DATE" +%Y-%m-%d)
echo "대상 날짜: $TARGET_DATE"

2. Daily Note 경로 확인

DAILY_NOTE="$HOME/OneDrive/my-obsidian-vault/notes/dailies/${TARGET_DATE}.md"

---

Phase 2: 서브 에이전트 병렬 실행 ★

중요: 아래 5개의 Task를 단일 메시지에서 동시에 호출하여 병렬 실행합니다. 각 서브 에이전트는 분석 결과를 마크다운 형식의 텍스트로 반환합니다. 비용/속도 최적화를 위해 haiku 모델을 사용합니다.

---

SubAgent 1: Vault Files Analyzer

Task 호출 파라미터:

파라미터	값
description	"Vault 파일 분석"
subagent_type	"general-purpose"
model	"haiku"

프롬프트 (TARGET_DATE, NEXT_DATE 치환 필요):

당신은 Obsidian Vault 파일 분석 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.

## 작업
{TARGET_DATE} 날짜에 생성/수정된 파일들을 분석하여 업무 관련 내용을 추출합니다.

## 경로
- Vault: ~/OneDrive/my-obsidian-vault/
- 분석 대상 디렉토리: 001-INBOX/, 003-RESOURCES/, 000-SLIPBOX/, work-log/

## 실행 단계
1. Bash로 해당 날짜에 수정된 .md 파일 찾기 (macOS 호환):
   find ~/OneDrive/my-obsidian-vault -name "*.md" -type f -exec stat -f "%Sm %N" -t "%Y-%m-%d" {} \; 2>/dev/null | grep "{TARGET_DATE}" | awk '{print $2}' | grep -v "notes/dailies/"

   **주의**: macOS BSD find는 `-newermt` 옵션이 다르게 동작하므로 `stat` + `grep` 조합 사용

2. 발견된 각 파일의 내용 읽기 (Read 도구 사용)

3. 업무 관련 내용 추출:
   - 기술 학습 내용
   - 문서 작성/수정 내용
   - 프로젝트 관련 작업

## 출력 형식 (마크다운으로 반환)
### Vault 문서 작업
- **[파일명]**: 작업 내용 요약 (1-2줄)

(파일이 없으면 "해당 날짜에 수정된 vault 문서 없음" 반환)

---

SubAgent 2: Claude Sessions & Learning Analyzer (history.jsonl)

Task 호출 파라미터:

파라미터	값
description	"Claude 세션 및 학습 분석"
subagent_type	"general-purpose"
model	"haiku"

프롬프트 (TARGET_DATE 치환 필요):

당신은 Claude Code 세션 분석 및 학습 내용 추출 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.

## 작업
{TARGET_DATE} 날짜의 Claude Code 세션을 ~/.claude/history.jsonl 파일에서 파싱하여:
1. 수행한 작업을 프로젝트별로 요약
2. 학습 관련 내용을 추출하여 분류

## 실행 단계

### 1단계: history.jsonl 파싱으로 세션 추출
Bash 도구로 python3 스크립트를 실행하여 {TARGET_DATE}에 해당하는 세션들을 추출합니다:

python3 -c "
import json, datetime, os

with open(os.path.expanduser('~/.claude/history.jsonl')) as f:
    lines = f.readlines()

target_start = datetime.datetime(int('{TARGET_DATE}'[:4]), int('{TARGET_DATE}'[5:7]), int('{TARGET_DATE}'[8:10]), 0, 0, 0).timestamp() * 1000
target_end = target_start + 86400000

sessions = {}
for line in lines:
    obj = json.loads(line)
    ts = obj.get('timestamp', 0)
    if target_start <= ts < target_end:
        sid = obj.get('sessionId', 'no-sid')
        proj = obj.get('project', 'unknown')
        display = obj.get('display', '').strip()
        if not display:
            continue
        proj_name = proj.split('/')[-1] if '/' in proj else proj
        if sid not in sessions:
            sessions[sid] = {'project': proj_name, 'project_path': proj, 'messages': []}
        sessions[sid]['messages'].append(display[:200])

for sid, info in sorted(sessions.items(), key=lambda x: x[1]['project']):
    print(f'### {info[\"project\"]} (세션: {sid[:8]}...)')
    for m in info['messages']:
        print(f'  > {m}')
    print()
"

### 2단계: 결과 분석 및 정리
1단계에서 출력된 프로젝트별 세션 정보를 분석합니다.
각 프로젝트에서 수행한 작업을 user message(display) 내용으로부터 파악합니다.
- 슬래시 명령어(예: /obsidian:summarize-article)는 해당 도구 사용으로 기록
- URL이 포함된 메시지는 해당 리소스 작업으로 기록
- 일반 메시지는 작업 내용 그대로 요약
- /clear, /resume 등 세션 관리 명령어는 무시

학습 감지 기준:
- 새로운 도구, 라이브러리, API 사용 (처음 보이는 도구/명령어)
- 버그 해결 과정에서 얻은 인사이트 (문제→해결 패턴)
- 설계 결정과 그 이유
- 처음 접한 개념이나 패턴

## 에러 처리
- history.jsonl 파일 없음 → "history.jsonl 파일을 찾을 수 없음 — Claude 세션 분석 건너뜀" 반환
- 해당 날짜 세션 0건 → 아래 형식에서 각 섹션에 "없음" 표시

## 출력 형식 (마크다운으로 반환 — 반드시 아래 두 섹션 모두 포함)

### Claude Code 작업
- **[프로젝트명]**: 수행 작업 요약
  - 세부 작업 1
  - 세부 작업 2

### 학습 기록

#### 기술/도구
- **[도구명]**: 설명 (1줄)

#### 개념
- **[개념명]**: 설명 (1줄)

#### 해결방법
- **[문제]**: 해결 방법 요약

(각 하위 섹션에 해당 항목이 없으면 "없음" 표시)

---

SubAgent 3: Meeting Notes Analyzer

Task 호출 파라미터:

파라미터	값
description	"미팅 노트 분석"
subagent_type	"general-purpose"
model	"haiku"

프롬프트 (TARGET_DATE 치환 필요):

당신은 미팅 노트 분석 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.

## 작업
{TARGET_DATE} 날짜의 미팅 노트를 분석하여 주요 내용을 추출합니다.

## 경로
- 미팅 노트 패턴: ~/OneDrive/my-obsidian-vault/notes/dailies/{TARGET_DATE}-*.md

## 실행 단계
1. Bash로 미팅 노트 파일 찾기:
   ls ~/OneDrive/my-obsidian-vault/notes/dailies/{TARGET_DATE}-*.md 2>/dev/null

2. 발견된 각 미팅 노트 파일 읽기 (Read 도구 사용)

3. 각 미팅 노트에서 추출:
   - 미팅 주제/제목 (파일명에서 추출)
   - 참석자 (있는 경우)
   - 주요 논의 사항
   - 결정 사항 / Action Items

## 출력 형식 (마크다운으로 반환)
### 미팅
- **[미팅 제목]**
  - 주요 논의: ...
  - 결정 사항: ...
  - Action Items: ...

(미팅 노트가 없으면 "해당 날짜에 미팅 노트 없음" 반환)

---

SubAgent 4: Things Analyzer

Task 호출 파라미터:

파라미터	값
description	"Things 활동 분석"
subagent_type	"general-purpose"
model	"haiku"

프롬프트 (TARGET_DATE 치환 필요):

당신은 Things 3 작업 관리 분석 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.

## 작업
{TARGET_DATE} 날짜의 Things 활동 내역(완료된 작업, 새로 추가된 작업)을 분석합니다.

## 실행 단계
1. ToolSearch 도구로 "things" 검색하여 Things MCP 도구를 로드합니다.
   - 도구가 발견되지 않으면 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환

2. 완료된 작업 수집:
   Things MCP의 get_logbook 도구를 호출합니다 (period="1d").
   반환된 결과에서 각 작업의 제목, 프로젝트명, 영역명을 추출합니다.

3. 새로 추가된 작업 수집:
   Things MCP의 get_recent 도구를 호출합니다 (period="1d").
   반환된 결과에서 각 작업의 제목, 할당된 리스트/프로젝트를 추출합니다.

4. 결과를 아래 형식으로 정리합니다.

## 에러 처리
- Things MCP 도구 로드 실패 → "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환
- Things 앱 접근 불가 → "Things 데이터 접근 불가" 반환
- 항목 없음 → 해당 섹션에 "없음" 표시

## 출력 형식 (마크다운으로 반환)
### Things 활동

#### 완료된 작업
- **[작업 제목]** (프로젝트명 | 영역명)
- **[작업 제목]** (프로젝트명)

#### 새로 추가된 작업
- **[작업 제목]** → [할당된 리스트/프로젝트]
- **[작업 제목]** → Inbox

(각각 해당 항목이 없으면 "없음" 표시)
(Things MCP 미설정 시 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환)

---

SubAgent 5: Things Analyzer

Task 호출 파라미터:

파라미터	값
description	"Things 활동 분석"
subagent_type	"general-purpose"
model	"haiku"

프롬프트 (TARGET_DATE 치환 필요):

당신은 Things 3 작업 관리 분석 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.

## 작업
{TARGET_DATE} 날짜의 Things 활동 내역(완료된 작업, 새로 추가된 작업)을 분석합니다.

## 실행 단계
1. ToolSearch 도구로 "things" 검색하여 Things MCP 도구를 로드합니다.
   - 도구가 발견되지 않으면 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환

2. 완료된 작업 수집:
   Things MCP의 get_logbook 도구를 호출합니다 (period="1d").
   반환된 결과에서 각 작업의 제목, 프로젝트명, 영역명을 추출합니다.

3. 새로 추가된 작업 수집:
   Things MCP의 get_recent 도구를 호출합니다 (period="1d").
   반환된 결과에서 각 작업의 제목, 할당된 리스트/프로젝트를 추출합니다.

4. 결과를 아래 형식으로 정리합니다.

## 에러 처리
- Things MCP 도구 로드 실패 → "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환
- Things 앱 접근 불가 → "Things 데이터 접근 불가" 반환
- 항목 없음 → 해당 섹션에 "없음" 표시

## 출력 형식 (마크다운으로 반환)
### Things 활동

#### 완료된 작업
- **[작업 제목]** (프로젝트명 | 영역명)
- **[작업 제목]** (프로젝트명)

#### 새로 추가된 작업
- **[작업 제목]** → [할당된 리스트/프로젝트]
- **[작업 제목]** → Inbox

(각각 해당 항목이 없으면 "없음" 표시)
(Things MCP 미설정 시 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환)

---

Phase 3: 결과 통합 및 Daily Note 반영 (메인 에이전트)

1. 5개 서브 에이전트 결과 수집

   • 각 Task 도구의 반환값을 수집

2. Daily Note 확인

   • Read 도구로 기존 Daily Note 내용 확인
   • 파일이 없으면 기본 템플릿으로 생성

3. 결과 통합하여 Daily Note에 반영

   Edit 또는 Write 도구를 사용하여 Daily Note에 다음 섹션 추가/업데이트:

## 작업 내역

{SubAgent 1 결과 - Vault 문서 작업}

{SubAgent 2 결과 중 "Claude Code 작업" 섹션}

{SubAgent 3 결과 - 미팅}

{SubAgent 4 결과 - Things 활동}

{SubAgent 2 결과 중 "학습 기록" 섹션}

4. 완료 메시지 출력

{TARGET_DATE} 작업 내역이 Daily Note에 반영되었습니다.

---

병렬 실행 핵심 원칙

1. 단일 응답에서 5개 Task 동시 호출: 메인 에이전트는 Phase 2에서 하나의 응답에 5개의 Task 도구 호출을 포함해야 합니다.

2. haiku 모델 사용: 비용과 속도 최적화를 위해 서브 에이전트는 haiku 모델을 사용합니다.

3. 결과만 반환: 각 서브 에이전트는 마크다운 형식의 분석 결과 텍스트만 반환합니다.

4. 메인 에이전트 역할 최소화:

   • Phase 1: 날짜 계산만 수행
   • Phase 2: Task 호출만 수행 (분석 로직 없음)
   • Phase 3: 결과 조합 및 파일 쓰기만 수행

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컨텍스트 절약 효과

구분	기존 방식	서브 에이전트 방식
메인 에이전트 컨텍스트	모든 파일 내용 로드	최종 결과만 수신
병렬 처리	불가	5개 작업 동시 실행
실패 격리	전체 실패	개별 서브 에이전트만 재시도

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에러 처리

• 서브 에이전트 실패 시: 해당 섹션을 "분석 실패"로 표시하고 나머지 결과는 반영
• Daily Note 없음: 기본 템플릿으로 새로 생성
• 파일 없음: "해당 날짜에 [항목] 없음"으로 표시
• Things MCP 미설정: SubAgent 4가 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환, 나머지 서브 에이전트 정상 동작
• history.jsonl 파일 없음: SubAgent 2가 "history.jsonl 파일을 찾을 수 없음 — Claude 세션 분석 건너뜀" 반환, 나머지 서브 에이전트 정상 동작

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관련 Skill

• learning-tracker: 학습 내용 추출 (독립 실행 전용)
• weekly-claude-analytics: 주간 종합 분석
• project-time-tracker: 프로젝트별 시간 추적
• usage-pattern-analyzer: 도구 사용 패턴 분석
• obsidian-vault: vault 작업 기본 가이드

필수 MCP 서버

MCP 서버	용도	등록 명령
Things MCP	SubAgent 4에서 Things 활동 분석	claude mcp add-json -s user things '{"command":"uvx","args":["things-mcp"]}'

참고: Things MCP 서버가 등록되어 있지 않아도 스킬은 정상 동작합니다. 해당 서브 에이전트만 "건너뜀" 처리됩니다. SubAgent 2는 ~/.claude/history.jsonl 파일을 직접 파싱하므로 별도 MCP 서버가 필요 없습니다.